Réseau de Neurones Siamois Multimodal pour la prédiction d'évolution de maladies neurodégénératives

C Ostertag (1, 2) , M Beurton-Aimar (2) , M Visani (1) , T Urruty (3)

1 L3I - Laboratoire Informatique, Image et Interaction - EA 2118
2 LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique
3 XLIM-SIC - SIC

Pour évaluer la progression de maladies neurodégénératives, l'imagerie médicale est utilisée, ainsi que des tests cognitifs et des mesures bilogiques. Dans ce travail nous présentons une approche d'apprentissage profond dont le but est l'utilisation de données multimodales, pour la prédiction de l'évolution de la maladie. Notre modèle est un réseau de neurones profond, avec des sous-modules siamois dédiés à l'extraction d'informations pour chaque modalité.

Mots clés: deep learning; siamese network

Mots clés: réseaux siamois; multimodal; apprentissage profond

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

C Ostertag, M Beurton-Aimar, M Visani, T Urruty. Réseau de Neurones Siamois Multimodal pour la prédiction d'évolution de maladies neurodégénératives. Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Jul 2021, Bordeaux, France. pp.84-85. ⟨hal-03298724⟩